Machine learning at scale

Machine learning at scale è una piattaforma di conoscenza in abbonamento dedicata ad aiutare gli ingegneri di Machine Learning a migliorare le proprie competenze, con l’obiettivo di renderli 10 volte più preparati. La piattaforma è gestita da Ludovico Bessi (Ludo), ingegnere di Machine Learning presso Google, ed è già seguita da oltre 6000 ingegneri di Machine Learning di aziende come Google, Amazon, YouTube e Microsoft.

Contenuti e funzionalità principali

• Anatomia dei sistemi ML: approfondimento della struttura interna e dei componenti dei sistemi di machine learning.
• Pattern dei sistemi ML: esplorazione dei pattern comuni e delle best practice nella progettazione dei sistemi ML.
• Case study sui sistemi ML: analisi della costruzione e dell’ottimizzazione di sistemi ML su larga scala attraverso casi reali.

Prossimi approfondimenti

• Training degli LLM: addestramento dei Large Language Model.
• Inferenza LLM su larga scala.
• Sistemi di raccomandazione su larga scala.
• Sistemi di computer vision in produzione.
• Sistemi di ricerca e ranking.
• Corso MLSys: corso sui sistemi di Machine Learning.

Utenti target

• Ingegneri di Machine Learning che vogliono migliorare le proprie competenze e sfruttare appieno il loro potenziale.
• Aziende che cercano supporto nell’IA, in particolare per Retrieval, Ranking, sistemi di Recommendation e integrazioni LLM.

Esperienza dell’autore

I contenuti sono forniti da un esperto con una vasta esperienza pratica sul campo. Tra i principali risultati di Ludovico Bessi:

• ha lavorato presso Google con sistemi ML su larga scala per contrastare gli abusi tra miliardi di utenti a 500k QPS;
• ha preaddestrato e ottimizzato modelli basati su transformer per comprendere il comportamento degli utenti;
• ha lavorato sui sistemi end-to-end di YouTube Ads, dalla selezione degli annunci ai formati;
• ha contribuito a rendere YouTube la migliore destinazione di video shopping al mondo costruendo sistemi di raccomandazione migliori;
• ha applicato tecniche di Machine Learning al CERN per comprendere le interazioni tra particelle;
• ha sviluppato presso Volvo una tesi di computer vision basata sui Transformer.

Utilizzo e prezzi

Gli utenti possono abbonarsi tramite Substack per ricevere ogni settimana approfondimenti di qualità, attualmente offerti gratuitamente. Le aziende che cercano supporto nell’IA possono contattare l’autore tramite LinkedIn per una consulenza iniziale gratuita.